SKILLEMALL.ai

BF or-modeling

Инструмент для моделирования задач исследования операций. Используется, когда пользователю нужно преобразовать реальную проблему в математическую модель исследования операций, включая: (1) ввод задачи исследования операций и запрос на создание математической модели; (2) необходимость преобразования текстового описания в целевую функцию и ограничения; (3) запрос на математическое представление проблемы; (4) необходимость проверки или доработки математической модели задачи исследования операций; (5) поиск соответствующих научных статей для изучения текущего состояния исследований. Поддерживаемые сценарии: линейное программирование, целочисленное программирование, смешанное целочисленное программирование, нелинейное программирование, динамическое программирование, комбинаторная оптимизация, такая как TSP/VRP, сетевые потоки, задачи размещения, теорию массового обслуживания, оптимизацию запасов, оптимизацию цепочек поставок, стохастическое программирование, задачи планирования, теорию игр, проектирование механизмов и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«运筹优化数学建模辅助工具。当用户需要将实际问题转化为数学优化模型时使用,包括:(1) 输入运筹优化问题并要求建立数学模型;(2) 需要将文字…»

运筹优化数学建模辅助工具。当用户需要将实际问题转化为数学优化模型时使用,包括:(1) 输入运筹优化问题并要求建立数学模型;(2) 需要将文字描述转化为目标函数和约束条件;(3) 要求对问题进行数学公式化表述;(4) 需要验证或完善优化问题的数学模型;(5) 搜索相关学术论文了解研究现状。支持的场景:线性规划、整数规划、混合整数规划、非线性规划、动态规划、TSP/VRP等组合优化、网络流、选址问题、排队论、库存优化、供应链优化、随机规划、调度问题、博弈论、机制设计等。

ClawHub Agent Skills автор: jinshang fan v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 848 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент для моделирования задач исследования операций.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/advanced-models.md

ПроцедураLaTeXИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/advanced-models.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/advanced-models.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/advanced-models.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/advanced-models.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1848 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 235 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent operations-research modeling skill with a disclosed academic paper-search helper, but users should avoid putting confidential details into search queries.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.